프로젝트

FAROL과 그로부터 나온 결과물: 유창성 지수, 이를 적용하는 도구, 그리고 전시와 시험의 역할을 동시에 하는 공개 실험입니다.

FAROL · 에이전트 기반 AI 유창성

2025년 CIn-UFPE에서 만든 연구 그룹으로, 2026년에 에이전트 유창성 FAROL 연구소(Instituto FAROL de Fluência Agêntica)가 됩니다. 정적인 위치인 성숙도가 아니라, 조직이 AI를 활용하는 방향으로 나아가는 움직임인 유창성을 측정합니다. 이 도구는 여섯 개의 축(지식, 도구와 통합, 위임과 자율성, 프로세스, 생산성과 성과, 학습과 문화)과 A부터 E까지 다섯 개의 단계로 이루어져 있으며, 공개되어 있고 컨설팅 없이 즉시 결과가 나옵니다. 이미 AI를 시도하고 있지만 자신들이 어디에 있는지 말하지 못하는 조직이 찾아오며, 교육 분야에서는 학생들이 찾아옵니다. 이 사이트에서는 공개 진단, 이론 아카이브, 도구 프로토타입이 나옵니다.

• 기술: Vercel 함수를 사용하는 정적 사이트와 Supabase 데이터베이스.
• 링크: https://farol-ia.org · 연락처 farol@cin.ufpe.br
• 저장소: 비공개.
• 상태: 운영 중.

기업용 AI 지수

무료 자가 진단: 리더가 회사를 대표하여 응답하면 가입이나 일정 예약 없이 축별 결과를 즉시 받습니다. FAROL이 정리한 8개 글로벌 프레임워크의 종합입니다.

• 링크: https://farol-ia.org/diagnostico
• 상태: 운영 중, 버전 1.0.

진단 프로토타입 실험실

설문지 같은 느낌 없이 동일한 진단에 응답하는 여섯 가지 방식: Bolhas Aninhadas(중첩 버블), Sunburst Jardim/Micélio(정원/균사체 선버스트), Constelação Viva(살아 있는 별자리), Mapa do Salto(도약 지도), Caixa de Bolinhas(공 상자). 아무것도 저장되지 않습니다. 연구 도구를 설계하면서 대안을 나란히 비교하려는 사람을 위해 열어 둔 인터페이스 비교 작업대입니다.

• 링크: https://farol-ia.org/lab/
• 상태: 운영 중, 프로토타입.

Acervo de Teorias Acionáveis

경영 이론을 교육 자료와 휴대용 스킬, 즉 어떤 AI 어시스턴트든 불러와 이론을 적용할 수 있는 파일로 바꾸는 카탈로그입니다. 2026년 7월에 구축되었으며 이론 3개, 완성된 스킬 3개, 데이터베이스 내 도서 368권이 있습니다. 가장 완성도가 높은 모듈은 Running Lean(https://farol-ia.org/running-lean/)으로, 공개되어 있고 스킬을 내려받을 수 있습니다. 세 가지 메타 원칙, 세 단계, 일곱 개 모듈로 구성되며 출처가 포함되어 있고, 이 방법론을 Projetão의 원칙과 연결하는 섹션이 있습니다.

• 링크: https://farol-ia.org/acervo/
• 상태: 운영 중, 완성된 모듈 3개.

Meu Mapa de IA

게임 형태의 연구 도구로, 브라질 학생들이 AI와 함께 일하는 방식을 약 14분 만에 측정합니다. 동의 절차와 수집 범위는 첫 번째 질문 전에 화면에 표시됩니다. 누가 연구하는지, 무엇을 수집하는지, 어디에 쓰이는지, 그리고 응답 여부가 성적에 영향을 주지 않는다는 점입니다.

• 링크: https://educacao.farolia.org · 바로가기 https://farol-ia.org/educacao/censo
• 저장소: 비공개.
• 상태: 운영 중.

AI 도입 관측소

Meu Mapa de IA의 종합 결과를 네 가지 관점(전체 개요, 경계, 단계와 분야, 도구와 접근성)으로 보여 주며, 보호된 집계와 갱신 날짜가 표시됩니다. 개별 응답은 보여 주지 않습니다. 집계 보호는 설계의 일부입니다.

• 링크: https://cin-observatorio-bi.vercel.app
• 상태: 운영 중.

에이전틱 유창성 지도(Mapa da Fluência Agêntica)

동일한 질문 데이터베이스에 대한 다섯 가지 시각화: Mapa Giordano(학문 분야의 주기율표), Age of Fluência, Carta Náutica(항해도), Fábrica(공장), Sala de Leitura(열람실). 시각화가 질문을 얼마나 바꾸는지 보기 위해 같은 데이터를 다섯 가지 각도에서 읽습니다. 버전 0.3의 데이터베이스에는 질문 330개, 분야 15개, 증상 22개가 있으며, 큐레이션은 Giordano Cabral, 디자인과 기술은 Filipe Calegario가 맡았습니다.

• 링크: https://mapa-fluencia-agentica.vercel.app
• 상태: 운영 중.

소프트웨어 기업을 위한 운영 유창성 진단

소프트웨어 기업을 위한 도구 버전으로, 약 15분 동안 필수 질문 37개와 선택 질문 77개에 네 가지 차원으로 응답하며 결과는 레이더 차트로 제공됩니다. 조직 성숙도 플랫폼과 협력하여 만들었습니다.

• 링크: https://farol-software-diagnostico.vercel.app
• 상태: v0.1, MVP.

AI 에이전트를 위한 텔레메트리 벤치마크

에이전트(Claude Code, Codex, Cursor, Copilot 등)를 활용한 작업을 관찰하기 위한 도구들을 모은 공개 큐레이션입니다. 각 도구가 무엇을 기록하는지, 무엇을 놓치는지, 도구를 바꾸면 무엇이 달라지는지를 다룹니다. 비교의 기준은 도구가 보지 못하는 것입니다. 이미 에이전트를 사용하고 있고 에이전트가 하는 일을 측정해야 하는 사람에게 필요합니다.

• 링크: https://telemetria-interacao-agentes.vercel.app
• 상태: 운영 중.

Arsenal of Tools

수백 개의 목록, 마켓플레이스, 네트워크에서 모은 공개 AI 도구 카탈로그입니다. CLI, MCP 서버, Hugging Face 모델, API, 소셜 미디어에서 찾은 항목을 포함합니다. 키보드 단축키 검색, 항목별 탐색, 전체 트리, 은하 시각화, 저장된 세션을 제공합니다. 광고와 추적이 없으며 포르투갈어와 영어를 지원합니다. AI로 프로그래밍하면서 매주 쏟아지는 새 도구의 양에 갈피를 잡기 어려운 사람을 위한 것입니다.

• 수치: 버전 3.7, 2026.09.18 기준 320,483개 항목.
• 링크: https://arsenal-of-tools.vercel.app
• 저장소: 공개 저장소 없음.
• 상태: 운영 중.

Arena das IAs

AI를 활용한 공개 실험의 본거지입니다. "인공지능을 가지고 놀 수 있는 공간"으로, 여러 계열의 모델이 구체적인 문제를 풉니다. 방법은 항상 여러 AI를 동시에 사용하여 "그 AI"가 아니라 어떤 AI들인지를 비교하는 것이며, 규칙은 광고도 베팅 사이트도 없다는 것입니다. 대상은 포르투갈어권 일반 대중과 언론입니다.

• 링크: https://arenadasias.com.br · Instagram @arena.das.ias
• 상태: 운영 중.

Bolão das IAs · 2026 월드컵

Arena의 출발점이 된 실험입니다. 124개 모델이 사람들의 내기 풀(bolão)과 같은 규칙으로 2026 월드컵 104경기를 예측했으며, 공개 순위, 합의 예측("수정 구슬"), 이변 점수판을 운영했습니다. 38일 동안 5,797건의 예측(2026.06.11~07.19)이 이루어졌습니다. AI 중에서는 Mistral Small과 Grok 4 Fast Reasoning이 636점으로 공동 1위였고, "Série A"는 ChatGPT 5 Thinking(616점)이 차지했으며, 가장 성적이 좋은 사람은 124개 AI 중 121개를 이겼습니다.

• 링크: https://bolao.arenadasias.com.br
• 저장소: https://github.com/giordanorec/bolao-copa-2026 (공개).
• 상태: 2026 월드컵 주기로서 종료되었으며, 사이트는 검증 가능한 기록 보관소로 계속 운영됩니다.
• 반응: CIn-UFPE 포털 기사 두 건(2026.06.11, 2026.07.22), g1 Pernambuco 기사 한 건, Folha de Pernambuco 기사 한 건.

게임 메커닉 카탈로그

2026년 8월에 공개된 연구 문서로, 데이터 수집 도구를 게임화하면 어떤 일이 일어나는지를 다룹니다. 병행한 다섯 건의 조사와 약 마흔 개의 출처를 바탕으로 각 메커닉의 노력, 편향 위험, 참여 지속성을 정리했습니다. 문서 첫머리의 발견은 통념과 어긋납니다. Keusch와 Zhang(2017)의 메타분석은 게임 요소가 재미와 만족도는 높이지만 데이터 품질에는 결론이 불분명하거나 부정적인 영향을 준다고 결론짓습니다. 2023년 PLOS ONE에 게재된 실험(n≈2,446)에서는 게임화 버전의 이탈률이 66.7%~79.2%였고, 일반 버전은 52.9%~64.3%였습니다. 설문지를 게임화하려는 사람이 미리 알아야 할 내용입니다.

• 링크: https://mecanicas.vercel.app
• 상태: 운영 중.

AI 소식 레이더

하루 두 번 자동으로 수행하는 탐색으로, AI 소식에 대한 일간 브리핑과 월간 종합본을 만듭니다. 아직 공개 페이지는 없습니다.

그가 수업에서 사용하는 것과 연구를 뒷받침하는 것입니다. 수업 운영 시스템, AI용으로 패키징한 Projetão 방법, 연구용 게임 플랫폼 두 개, 그리고 이 모든 것을 세션 간에 일관되게 유지하는 작업 메모리입니다.

Hiper Deep Research

학생이 AI와 함께 수만 개의 도구를 훑어 하나로 좁혀 가는 시스템입니다. 10.000 → 500 → 50 → 5 → 1의 단계로, 영감 도구(본인이 사용하는 것)와 개발 도구(본인의 코드가 사용하는 것)라는 두 개의 독립된 단위로 진행합니다. 제출은 시스템 안에서 이루어집니다. CIn 로그인으로 접속하고, 500개를 제출하고, 키보드로 항목을 하나씩 걸러 내고, 50개를 고르며, 학급의 공동 목록을 함께 만듭니다. 도구 하나는 단위마다 한 학생에게만 속하며, 이는 데이터베이스의 키로 보장됩니다. 텔레메트리는 각 항목에 쓴 시간을 기록하는데, 평가 대상이 과정이기 때문입니다.

이 페이지는 학생의 AI에게 직접 말을 겁니다. llms.txt 파일이 규약을 정합니다. AI는 수집기를 작성하고 학생의 기준에 따라 일괄 판단을 실행하지만, 학생을 대신해 선택하지 않고, 링크를 지어내지 않으며, 완성된 결과물을 넘기지 않습니다.

• 기술: 빌드와 프레임워크 없이 네이티브 ES 모듈을 사용하며, 뒤에는 Supabase가 있습니다.
• 링크: https://giordanocabral.com/tmi/26-2/hdr/
• 저장소: https://github.com/giordanorec/tendencias-midia-interacao (공개).
• 상태: 운영 중이며, 2026.2 학급에서 사용하고 있습니다.

Tendências em Mídia e Interação(미디어와 인터랙션의 동향) 수업 허브

CIn 서버에서 CIN0055 수업을 운영하는 사이트: 마감일, 단계, 주제, 자료, 갤러리, 그리고 각 주제의 페이지.

• 링크: https://giordanocabral.com/tmi/26-2/
• 상태: 운영 중.

19개 주제 심층 탐색 페이지는 주제를 만들어 낸 깔때기, 다섯 개 계열의 지도, 각 주제의 성숙-초기 척도, 그리고 수업 시간 토론을 위한 질문을 보여 줍니다. 수치는 수강생들에게서 나온 것으로, 14회의 탐색, 공통 카탈로그 하나, 659건의 선택이며 이 가운데 1순위는 14건입니다.

각 주제에는 고유한 미래 페이지가 있으며, 발표 당일에 수강생들에게 공개됩니다. 이 페이지에는 미래 지도, 원본 미래 바퀴 다이어그램(futures wheel), 그리고 학생의 지도와 교수의 지도 간 대조가 담겨 있습니다.

공개 갤러리는 수강생들이 Hiper Deep Research의 두 단원에서 선택한 내용을 보여 줍니다.

AI 시대를 위한 Projetão

2002년에 만들어진 CIn-UFPE의 혁신 프로젝트 방법론을 skill로 패키징하여, 사용자가 이미 쓰고 있는 어시스턴트(Claude, ChatGPT, Cursor, Copilot, Codex, Gemini) 안에서 작동하도록 했습니다. 현장 조사부터 Demoday 피치까지 주당 하나씩 열 개의 퀘스트, 13개의 마일스톤과 20편의 참고 문헌으로 구성됩니다.

각 퀘스트는 AI 사용 방식을 명시합니다: 지원 없음(현장 조사와 인터뷰는 의도적으로), 보조(AI가 비평하고 짚어 줌), 공동 생산(AI가 생성하고 사람이 검증하고 책임짐). 색상은 해당 퀘스트에서 가장 제한적인 방식을 나타냅니다.

• 링크: https://projetao-ufpe.vercel.app
• 저장소: 공개 저장소 없음; 원본 자료에 제3자의 권리가 있습니다.
• 상태: 운영 중.

PsyFun Platform

사회적 딜레마(협력, 공유 자원, 게임 이론)에서의 의사결정을 측정하는 짧은 게임 플랫폼입니다. 한 판은 약 5분이며, 플레이어는 끝에서 자신의 결과를 확인하고, 그 판은 사회적 행동에 관한 연구에 포함됩니다. 계정과 광고가 없으며 포르투갈어, 영어, 프랑스어를 지원합니다. 게임이 없다면 설문지가 되었을 연구입니다. 버전 1에는 게임 Açude의 소개 자료("아무도 보지 않을 때 당신은 얼마나 협력하는가")가 있습니다.

• 그룹: PsyFun, CIn-UFPE와 UNIVASF.
• 링크: https://psyfun-platform.vercel.app
• 저장소: 비공개.
• 상태: 운영 중, v1.

Pixels PsyFun

브라우저에서 Pyxel 엔진을 실행하여 게임 이론 실험을 구성하는 플랫폼입니다. 연구자는 고전 게임을 바탕으로 실험을 설정하고, 여섯 자리 코드로 방을 열며, 익명의 참가자가 참여하고, 세분화된 데이터가 분석에 바로 쓸 수 있는 형태로 출력됩니다.

• 링크: https://pixels-psyfun.vercel.app
• 저장소: 비공개.
• 상태: MVP, v0.1.0.

또한 연구용으로 평가된 모드 가능 게임 1,202개를 담은 Catálogo PsyFun(라이선스 CC BY 4.0)이 https://github.com/giordanorec/psyfun-catalogo에 있습니다.

확장형 책

긴 글을 다양한 깊이로 펼쳐 주는 리더로, 한 단락부터 전문까지 읽는 사람의 속도에 맞추며 읽기 버전을 저장해 비교할 수 있습니다. 2026년 9월 기준 서재에는 책 2권과 읽기 버전 8개가 있었습니다. 세 가지 읽기 방식이 공존합니다: 다섯 단계 고정(전역 슬라이더이며 각 절을 고유한 단계로 고정할 수 있음), 재귀적 확장(클릭할 때마다 한 단계 아래가 제자리에서 열림), 그리고 해당 대목에 고정된 심사위원 코멘트가 달린 텍스트. 요약은 AI의 도움을 받은 종합이며 그렇게 명시되어 있고, "전문" 단계는 원문을 수정 없이 그대로 재현합니다.

• 서가에 있는 것: Anderson Rufino dos Santos Silva의 CIn-UFPE 박사 학위 논문 Espaço de Design para Sistemas de Cocriação Musical로, 2026년 9월 15일에 심사를 마쳤으며 20,412단어, 일곱 개의 읽기 버전이 있습니다.
• 링크: https://livros-expansiveis.vercel.app
• 상태: 운영 중.

LLM-Wiki와 침전 프로토콜

여러 AI 세션으로 일하는 사람을 위한 작업 기억 방법입니다. AI가 출처(회의 녹취록, 메모, 메시지)로부터 직접 편찬하고 유지하는 살아 있는 지식 베이스로, 대화가 아니라 지식(개념, 프로젝트, 사람)을 기준으로 조직됩니다. 여기에 두 번째 층이 더해져, 각 결정이 이유, 폐기된 대안, 그리고 그것이 지켜지고 있는지 확인하는 방법과 함께 하나의 파일에 기록됩니다. 세 가지 작업이 있습니다: 수집, 질문, 그리고 지식 베이스 상태 점검.

• 2026년 9월 3일 기준 수치: 출처 958건, 개념 38개, 프로젝트 32개, 사람 180명, 조직 24곳; 하루 네 번 수집하고 매주 점검.
• 공개 링크: 없음. 내용은 업무용입니다. 아래의 방법론과 도구는 공개되어 있습니다.
• 상태: 운영 중.

이 계열의 공개 산출물은 mad (MultiAgent Decanting)로, 의사결정 기록이 내장된 상태로 에이전트 팀을 작동시키는 오픈 플러그인(MIT 라이선스)이며, 역시 공개된 플러그인 마켓플레이스를 통해 배포됩니다.

• 저장소: https://github.com/giordanorec/multiagents-decanting 및 https://github.com/giordanorec/ai-coding-tools (공개).
• 상태: 운영 중.

공개 게임

수업 밖에서 만든 게임의 공개 저장소 두 개. Os Cabra는 Phaser 4와 TypeScript로 만든 세로 스크롤 shoot 'em up이며, Recife의 문화 행사를 주제로 합니다(https://os-cabra.vercel.app). Joguinhos do Gi는 단어 맞히기 게임의 포르투갈어 버전인 Palavrim과 퀴즈 세 개를 모았습니다(https://small-games-rho.vercel.app).

출시된 애플리케이션 하나, 스킬로 다시 만들어진 2007년의 분석 도구, 웹사이트가 된 개인 기타 학습 프로젝트, 연구 그룹, 그리고 작곡 테이블 프로토타입.

iChords

실시간 코드 악보 애플리케이션입니다. 음악이 재생되는 동안 코드 악보가 따라가며, 플레이리스트, 세트리스트, 메트로놈, 키와 속도 조절을 제공하고 연주 영상을 녹화해 공유할 수도 있습니다. CIn-UFPE에서 출발한 회사 Daccord Music Software가 출시했으며, Giordano Cabral은 이 회사의 창업자입니다.

• 스토어: Google Play, com.ichords.android, 2026년 9월 18일 기준 다운로드 1만 회 이상, 평가 85건. 애플리케이션 최종 업데이트는 2025년 8월 25일.
• 두 세대: Windows용 iChords 2.0(2008)은 오디오 파일의 코드를 인식하여 기타 지판이나 건반에 표시했습니다. 2022년의 현재 애플리케이션은 이미 코드가 적힌 음악에서 출발하여 동기화합니다.
• 링크: https://ichords.app/ · https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ichords.android
• 저장소: 공개 저장소 없음.
• 상태: 출시되어 이용 가능.

HarmIn

화성 진행을 분석, 검색, 시각화하는 도구로, 코드 전이에 대한 통계와 그래프를 만들어 곡 모음에서 패턴이 저절로 드러나게 합니다. Cancioneiro Jobim을 바탕으로 한 Antônio Carlos Jobim의 작품 연구에서 시작되었으며, Giordano Cabral(LIP6, Université Pierre et Marie Curie)과 Robert Willey(University of Louisiana at Lafayette)의 논문 Analyzing Harmonic Progressions with HarmIn: the Music of Antônio Carlos Jobim에서 소개되었습니다. 이 논문은 제11회 SBCM(상파울루, 2007; 심포지엄 페이지)에서 학생 최우수 기술 논문상을 받았습니다. 논문은 이 도구가 분석에서 나와 반주 시스템으로 들어가는 과정, 즉 읽기에서 상호작용 음악으로 가는 과정을 설명합니다.

• 링크: https://compmus.ime.usp.br/sbcm/2007/papers/sbcm-2007-15.pdf
• 2026년 버전: AI 스킬이 어떤 아티스트나 장르에 대해서도 논문의 그래프를 재현합니다. 코드 악보를 수집하고 5도권 위에 전이 행렬을 구성합니다. 공개 저장소는 없습니다.

chord-site

기타 학습을 위한 개인 프로젝트가 웹사이트가 되었습니다. 사용자가 악기별로 이미 아는 코드를 표시하면, 지금 연주할 수 있는 곡, 키를 옮기면 연주할 수 있는 곡, 더 많은 곡을 열어 주는 먼저 배울 코드를 알려 줍니다. Spotify나 YouTube를 연결하면 사용자가 이미 듣는 곡을 우선해서 목록을 보여 줍니다. 악기는 아홉 가지(기타, 일렉트릭 기타, 우쿨렐레, 카바키뉴, 베이스, 피아노, 밴조, 만돌린, 뜨레스)이고 언어는 네 가지입니다. 배우는 중이며 새로 익힐 것 없이 오늘 바로 무언가를 연주하고 싶은 사람을 위한 것입니다.

• 링크: https://chord-site-two.vercel.app (로그인은 선택)
• 저장소: 비공개.
• 상태: 운영 중.

MusTIC · 음악, 기술, 상호작용성, 창의성

CIn-UFPE의 예술, 기술, 창의성 분야 연구·혁신 그룹으로, 디지털 악기에서 공연까지 피지컬 컴퓨팅, 인터랙션 디자인, 신호 처리 분야에서 작업합니다. 코디네이터는 Geber Ramalho, Giordano Cabral, Filipe Calegario입니다. 주요 이력으로는 제17회 브라질 컴퓨터 음악 심포지엄(2019) 최우수 논문상과 CESAR와의 협력으로 진행한 제18회 SBCM(2021) 조직이 있습니다.

• 링크: https://mustic.cin.ufpe.br · 연락처 mustic@cin.ufpe.br · Instagram @musticpe
• 공개 저장소: 조직 https://github.com/mustic-cin에는 CIn의 Computação Musical 과목(computacao-musical-ufpe)과 구성원들의 작업을 모은 참고 목록(2019)이 있습니다.
• 상태: 그룹 활동 중.

Music.AI Workflow · 시각적 작곡 테이블

음악 처리 워크플로를 구성하기 위한 Reactable 스타일 테이블 인터페이스 프로토타입입니다. 약 아홉 가지 범주의 원형 모듈, 신호의 성격(오디오, MIDI, 코드, 텍스트, 데이터, 제어, 영상)에 따라 유형이 구분된 케이블, 기성 템플릿, JSON 내보내기를 갖추고 있습니다. 아무것도 실행하지 않으며, 제품팀과 엔지니어링팀을 위한 시각적 브리핑 자료로 쓰입니다.

• 링크: https://music-ai-ebon.vercel.app
• 상태: 프로토타입, 2026년 4월부터 중단됨.